Choques de incertidumbre en una economia pequeña y abierta en un contexto de metas de inflación: Perú 2002-2016, enfoque Var Bayesiano

Descripción del Articulo

Recientemente, los académicos y los encargados de formular políticas económicas se han centrado en los choques de incertidumbre y sus efectos en la macroeconomía. La evidencia muestra que la incertidumbre genera ciclos económicos. La mayor parte de la investigación se ha realizado para economías des...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Farfan Silva, Jerson David
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2018
Institución:Pontificia Universidad Católica del Perú
Repositorio:PUCP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/144420
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12404/13291
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Inflación--Perú
Ciclos económicos--Perú
Macroeconomía--Perú
Perú--Condiciones económicas
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01
Descripción
Sumario:Recientemente, los académicos y los encargados de formular políticas económicas se han centrado en los choques de incertidumbre y sus efectos en la macroeconomía. La evidencia muestra que la incertidumbre genera ciclos económicos. La mayor parte de la investigación se ha realizado para economías desarrolladas, que concluye que los choques de incertidumbre se comportan como un choque negativo de demanda agregada que reduce el PIB y la inflación. En el caso de economías en desarrollo, la investigación ha sido escasa y sólo por el lado de la demanda agregada; estos concluyen que también reducen la inversión, el consumo y el PIB. A diferencia de las economías desarrolladas, los efectos para las economías en desarrollo son más profundos. Este documento investiga los efectos de los choques de incertidumbre para una economía pequeña y abierta como Perú en contexto de metas de inflación. Los resultados muestran que los choques de incertidumbre no solo actúan como un choque de demanda agregada negativa,sino también como un choque de oferta agregada negativo que aumenta la inflación. Se estima un VAR Bayesiano con “training sample” como prior. Se proporcionan conclusiones y recomendaciones.
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